# - 创建一组数据 x，数据特征数为 2，共 10 条数据
# - x 的第一个特征值取值范围是 0，1，2  随机的
# - x 第二个特征取值范围是 0~1 的浮点数 随机的
# - 创建一组one张量 w，形状和 x 相同
# - 计算 y = w * x，最后进行加权和，得到预测的标签

import torch

x = torch.zeros(10, 2)
x[:, 0] = torch.randint(0, 3, (10,))  # 第一列：0, 1, 2之间的随机整数
x[:, 1] = torch.rand(10)  # 第二列：0~1之间的随机浮点数

w = torch.ones_like(x)
y = torch.sum(w * x, dim=1)   # 按行求和，得到每个样本的加权和

print(x)
print(w)
print(y)
